王 晉,朱英明,張惠娜
(1. 南京理工大學(xué) 江蘇南京210094;2. 北京市科學(xué)技術(shù)情報研究所 北京100044)
作為跨行政邊界的人類聚居形式,城市群已成為國家參與全球競爭與國際分工的基本單元,并成為區(qū)域空間未來發(fā)展的重要生長點。城市群概念緣于國外,19世紀(jì)末霍華德[1]提出城鄉(xiāng)功能互補、群體組合的“town cluster”概念 。1915年Geddes[2]提出了“conurbation”概念,即一個“越來越充分地成長為一個巨大的團塊”。1957年,Gottemen[3]在其論文《美國東北海岸地區(qū)的城市化》中提出了“megalopolis”這一概念,“megalopolis”具有“核心區(qū)域構(gòu)成要素的高密集型和整體區(qū)域的星云狀結(jié)構(gòu)”。國內(nèi)方面,姚士謀[4]提出城市群是在特定地域內(nèi),一定數(shù)量、不同規(guī)模和類型的城市,在一定的自然環(huán)境下,以一到兩個大城市為核心城市,借助交通網(wǎng)絡(luò)的通達性,發(fā)展著純屬個體之間的內(nèi)在聯(lián)系,共同構(gòu)成一個相對完整的城市“集合體”。顧朝林[5]將城市群定義為,若干核心城市在各自基礎(chǔ)設(shè)施和個性化的經(jīng)濟結(jié)構(gòu)方面,發(fā)揮特有的經(jīng)濟社會功能,而形成一個社會、經(jīng)濟、技術(shù)一體化的、具有親和力的有機網(wǎng)絡(luò)。
國內(nèi)外學(xué)者在城市群的概念定義、內(nèi)部構(gòu)成、動力機制、制度措施等方面做了大量的研究,但主要集中在定性研究方面。近年來,隨著城市群研究的日益深入,國內(nèi)外學(xué)界開始從不同視角對城市群的發(fā)育程度、緊湊程度、穩(wěn)定程度、資源承載程度等方面進行定量研究。本文對近期國內(nèi)外城市群研究進行了梳理分析,并從幾何學(xué)、社會物理學(xué)、集聚關(guān)系、外部經(jīng)濟、地租和土地利用以及管理創(chuàng)新6個方面進行歸納總結(jié)。
運用幾何學(xué)研究城市群一般包括兩個維度:一個是區(qū)位理論,另一個是中心地方理論。區(qū)位理論研究不同類型企業(yè)選擇的最優(yōu)區(qū)位,中心地方理論分析了制造和市場營銷等中心的定位和作用。城市群研究在幾何學(xué)思想的指導(dǎo)下,逐步從傳統(tǒng)的農(nóng)業(yè)區(qū)位論、工業(yè)區(qū)位論和中心地理論等轉(zhuǎn)向城市群區(qū)域位置對其內(nèi)部機理、外部聯(lián)系和發(fā)展模式的定量分析。
王偉[6]分析了城市群經(jīng)濟空間宏觀形態(tài)格局、城市群空間重心均衡、城市群集合能效測度,發(fā)現(xiàn)城市群空間結(jié)構(gòu)能效與整個區(qū)域的中心性效應(yīng)緊密相關(guān):中心城市在城市群幾何重心位置,群體重心接近區(qū)域幾何重心位置,會導(dǎo)致城市群結(jié)構(gòu)能效變大。Kaufmann[7]認(rèn)為,城市群是一種超越了行政區(qū)劃、由核心城市和與核心城市緊密相連的周邊郊區(qū)城市組成的組合。在分析了維也納關(guān)于城區(qū)及郊區(qū)、尤其是兩部分中間創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)的特殊情況后,他認(rèn)為,在特定情況下,城市及周邊的創(chuàng)新聯(lián)系不是很強,這種聯(lián)系集中在商業(yè)領(lǐng)域的相互作用。而位于城市中的公司更多地集中于城市內(nèi)部商業(yè)、金融及研究機構(gòu)的關(guān)系上;相反,郊區(qū)的公司更面向城市以外的創(chuàng)新合作伙伴。Audretsch[8]等結(jié)合城市功能專業(yè)化的實證研究和區(qū)域動力學(xué),將城市區(qū)分為公司總部和服務(wù)公司為主導(dǎo)的城市群、擁有大量獨立的生產(chǎn)工廠的工業(yè)城市群和擁有綜合小公司的工業(yè)區(qū) 3種形態(tài)。其研究發(fā)現(xiàn),承載基礎(chǔ)研究或者綜合現(xiàn)有企業(yè)的城市有利于創(chuàng)業(yè)活動,而工業(yè)城市群的情況恰恰相反。只有行政職能和服務(wù)部門的企業(yè)總部占主導(dǎo)地位的城市群并不是很利于創(chuàng)業(yè)。盡管這類城市群提供了很少的制造業(yè)創(chuàng)業(yè)機會,但是對服務(wù)業(yè)提供了很多機會。
社會物理學(xué)是通過對統(tǒng)計數(shù)據(jù)進行分析,對社會經(jīng)濟中存在的鮮明的實證規(guī)律性進行模型描述的一種研究方法。社會物理學(xué)領(lǐng)域是目前城市群研究從定性階段走向定量階段的熱點,也是城市群模型研究的主要領(lǐng)域。該領(lǐng)域城市群研究從傳統(tǒng)的引力模型、場模型和熵模型等出發(fā),結(jié)合統(tǒng)計學(xué)、信息技術(shù)等相關(guān)學(xué)科對城市群的形成機理、內(nèi)部結(jié)構(gòu)、發(fā)展質(zhì)量和空間擴展均從不同角度進行了論證,建立了各種模型和指標(biāo)體系。社會物理學(xué)研究的優(yōu)勢是實現(xiàn)了城市群的模型化和數(shù)量化,不足之處是所建立的模型構(gòu)成要素合理性仍有待論證。
Qin等[9]從地理條件、經(jīng)濟基礎(chǔ)、政策背景、交通條件等方面分析了欠發(fā)達地區(qū)城市群的形成機理和空間格局,認(rèn)為城市經(jīng)歷了單個城市、城市組、城市集群 3個階段。作者選取了中國吉林省中部的27個城市,借助引力模型測度了城市集中度;選取城市中人口、GDP等變量,測度了城市之間的經(jīng)濟交流能力。以城市區(qū)位確立核心城市,以經(jīng)濟流通能力確定城市發(fā)展軸。Qi等[10]認(rèn)為城市緊湊度是衡量城市可持續(xù)發(fā)展的重要理念。城市緊湊度定義為諸如城市(鎮(zhèn))、工業(yè)、資源、金融、交通和技術(shù)等的空間集中度,這種集中度是根據(jù)城市群形成和發(fā)展過程中特定的經(jīng)濟和技術(shù)結(jié)合而形成的。選取了 23個城市群作為樣本,并將這些城市群的發(fā)育程度進行分類,借助城市群產(chǎn)業(yè)指數(shù)體系和測量模型從產(chǎn)業(yè)的視角探討了城市群緊湊度和空間分布特征。研究得出城市群的產(chǎn)業(yè)集中度和城市群的發(fā)展程度正相關(guān);城市群產(chǎn)業(yè)集中度在空間分布上差異很大;城市群產(chǎn)業(yè)集中度表現(xiàn)出了從華東地區(qū)向華中、西部地區(qū)遞減的過程。Deng等[11]認(rèn)為,一個地區(qū)的核心城市對周邊地區(qū)具有較強的吸引力及輻射作用。借助場模型以及華中地區(qū) 168座城市的案例分析解釋了如何科學(xué)界定城市的勢力范圍。利用綜合指數(shù)和場強度代表的城市勢力范圍來測度城市的影響強度,利用地理信息系統(tǒng)和統(tǒng)計方法研究區(qū)域城市的分類和空間分布特征。結(jié)果顯示:武漢在華中地區(qū)具有主導(dǎo)地位;省會城市主導(dǎo)各自的省份,并且沒有較低級別的集聚中心;城市勢力范圍的基本組織類型是單極類型、附聚型,緊密相關(guān)的組類型和松散相關(guān)的組類型。Wang等[12]認(rèn)為城市群的城市化發(fā)展質(zhì)量能夠評價城市群城市化速度快慢、人口城市化質(zhì)量、經(jīng)濟城市化效率和社會城市化的和諧公平。城市化發(fā)展質(zhì)量由 3個指標(biāo)構(gòu)成,即經(jīng)濟城鎮(zhèn)化發(fā)展質(zhì)量、社會城市化發(fā)展質(zhì)量和空間城市化的安全品質(zhì),提出了三維指標(biāo)球和城市化發(fā)展質(zhì)量的綜合測量標(biāo)準(zhǔn)值。Wang等[13]利用綜合評價指標(biāo)體系及模型,選取對外經(jīng)濟活動、交通設(shè)施、工業(yè)生產(chǎn)、信息技術(shù)、資源和環(huán)境為指標(biāo),研究了各個指標(biāo)在不同階段對長三角城市群的發(fā)展都產(chǎn)生不同的影響。在長三角城市群 30年的發(fā)展歷程中,對外經(jīng)濟活動對其發(fā)展的影響最大,其次是交通運輸,工業(yè)經(jīng)濟活動和信息技術(shù)。牛方曲等[14]提出了城市群多層次空間結(jié)構(gòu)分析算法,確認(rèn)最強綜合實力的城市為城市群核心城市,通過核心城市通勤圈確認(rèn)研究區(qū)域;將城市間多模式交通可達性用于判斷城市間相互作用強度;建立城市群相互作用網(wǎng)絡(luò),確定城市群等級結(jié)構(gòu)體系。
張倩等[15]在 GIS技術(shù)基礎(chǔ)上,定量測算交通、人口、經(jīng)濟屬性等空間通達性,以城市集群經(jīng)濟及社會屬性為判據(jù),得到了一套城市群的識別和區(qū)劃的識別流程。Manzato等[16]提出了一種在時間上檢測功能城市區(qū)域或者城市群的動態(tài)變化的新方法。這一方法基于兩個因素:人口密度和交通基礎(chǔ)設(shè)施供應(yīng)的指數(shù)。首先對變量進行探索性分析,其次利用空間分析和空間建模技術(shù)將這些變量結(jié)合起來。證據(jù)表明,城市群的發(fā)展受到交通設(shè)施供應(yīng)水平的強烈影響,如果考慮了如機場、鐵路、港口交通設(shè)施因素以及其他可能影響土地利用模式的額外因素,這一方法可以得到改進。Wang等[17]利用聚類算法將中國253個城市分為8個不同的組群,每一個組群按照人均國內(nèi)生產(chǎn)總值分為 6個檔次?;谶@些分類,這些城市展示為一個“演化樹”,這一演化樹隨著城市在功能和經(jīng)濟上的不斷演進而增長。描述 1990—2000年間城市變化的馬爾科夫鏈被用來評價城市沿著既定演化路徑的發(fā)展程度。同時研究表明,以企業(yè)為主體、以制造業(yè)為導(dǎo)向、功能全面的城市增長率比那些單純依靠旅游業(yè)的城市要高,城市類型和發(fā)展的階段決定了空間范圍的擴張。
任何一種形式的循環(huán),或互為因果,或相互作用都是積累的,從而也是失衡的。這種相互作用隨著時間的變化而變化,使最初的偶然事件發(fā)生大而持久的影響的就是集聚過程。集聚與擴散是城市群發(fā)揮作用的重要手段,目前城市群集聚的研究走向了模型化、指標(biāo)化和數(shù)據(jù)化,研究對象也從單純城市群進入了城市群內(nèi)部資源、產(chǎn)業(yè)、企業(yè)、外部效應(yīng)和高技術(shù)影響等更深入的層次。
Castells-Quintana等[18]認(rèn)為現(xiàn)代經(jīng)濟增長最明顯的特征是收入不平等和城市化。經(jīng)濟聚集帶來的好處依賴于資源集聚的水平。一國資源集聚程度已經(jīng)很高的情況下,中小城市的城市化水平與收入趨于平等有關(guān)。通過考察這些國內(nèi)資源集中度的影響因素,作者集中討論了這些因素與經(jīng)濟發(fā)展的聯(lián)系。利用一組 51個國家在 1970—2007年間的數(shù)據(jù)分析了這些變量之間聯(lián)系的典型事實。Lee[19]從動態(tài)搜索匹配的視角解釋了發(fā)展中國家城市的發(fā)展,作者認(rèn)為城市的集聚效應(yīng)和勞動力的遷徙互為因果。同時集聚效應(yīng)會產(chǎn)生一系列短暫的內(nèi)生增長路徑:勞動力由農(nóng)村向城市遷徙、隨之而來的城市集中、生產(chǎn)力的提高、經(jīng)濟發(fā)展帶來的失業(yè)和工資之間的差距消失。Ke[20]通過區(qū)分工業(yè)部門規(guī)模和城市經(jīng)濟密度拓展了奇科和霍爾生產(chǎn)密度模型,研究產(chǎn)業(yè)集聚的影響和擁堵城市的生產(chǎn)力,討論了中國城市中勞動生產(chǎn)率和產(chǎn)業(yè)集聚的因果關(guān)系和決定因素。研究認(rèn)為產(chǎn)業(yè)的空間集聚是提高城市群生產(chǎn)力的重要因素,因為城市群中產(chǎn)業(yè)集聚導(dǎo)致更高的生產(chǎn)力,進而高生產(chǎn)力又導(dǎo)致了產(chǎn)業(yè)進一步集聚效應(yīng)。Andersson等[21]使用靜態(tài)和動態(tài)模型估算了公司層面集聚和生產(chǎn)力之間的關(guān)系。在控制規(guī)模、人力資本、物質(zhì)資本、股權(quán)結(jié)構(gòu)、行業(yè)分類和時間趨勢的情況下,位于更大區(qū)域的企業(yè)更富有成效。首先,單個企業(yè)層面區(qū)域和勞動生產(chǎn)率正相關(guān)。其次,位于城市群中的企業(yè)更富有效率。第三,集聚現(xiàn)象的作用與企業(yè)的規(guī)模之間沒有明確的耦合作用。Sanfilippo等[22]采用過層次分析研究了撒哈拉以南非洲公司的集聚表現(xiàn),研究認(rèn)為環(huán)境因素可以解釋公司生產(chǎn)效率變量的30%,其中一半以上取決于地理位置。當(dāng)企業(yè)位于從事不同行業(yè)的大城市,則公司生產(chǎn)效率與城市群的大小正相關(guān);當(dāng)公司直面同一行業(yè)的其他企業(yè)競爭,則以上關(guān)系呈負(fù)相關(guān)。Oya等[23]選取了一些行業(yè)中某個企業(yè)的技術(shù)水平、就業(yè)吸納水平、工資水平組成了生產(chǎn)函數(shù),研究了日本信息通訊技術(shù)在經(jīng)濟地理方面的影響。研究發(fā)現(xiàn)服務(wù)業(yè)在城市地區(qū)逐年不斷集聚,信息通訊技術(shù)環(huán)境能影響服務(wù)業(yè)的布局,特別密集的信息通訊服務(wù)能加速服務(wù)業(yè)在城市中的集聚。
從20世紀(jì)40年代起,外部經(jīng)濟區(qū)分為技術(shù)外部性(純粹的溢出效應(yīng))和以市場為媒介的金融外部經(jīng)濟,通常市場規(guī)模導(dǎo)致的外部經(jīng)濟與技術(shù)溢出效應(yīng)是同時存在的。城市群外部經(jīng)濟研究中,網(wǎng)絡(luò)經(jīng)濟由于虛擬性、不受地理位置限制、交易成本低等新經(jīng)濟特征而廣受重視,因此高科技特別是互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)成為熱點。目前外部經(jīng)濟研究主要集中在網(wǎng)絡(luò)經(jīng)濟對城市群的區(qū)位、內(nèi)部機理等作用的研究方面。
Tanabe等[24]認(rèn)為現(xiàn)實世界中,城市的存在是由于外部經(jīng)濟與城市內(nèi)公司的地理集中相聯(lián)系的結(jié)果。互聯(lián)網(wǎng)上,運輸成本為零,人們可以不用任何成本聯(lián)系上任何人、到達任何地方。網(wǎng)絡(luò)經(jīng)濟展示了少量的網(wǎng)站獲取大部分網(wǎng)絡(luò)人口和大多數(shù)虛擬經(jīng)濟活動的強勁集聚趨勢。Broekel等[25]認(rèn)為區(qū)域背景下網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)驅(qū)動經(jīng)濟體創(chuàng)新和經(jīng)濟表現(xiàn),對解釋網(wǎng)絡(luò)怎樣隨著時間形成和演化、以及網(wǎng)絡(luò)如何促進內(nèi)部學(xué)習(xí)和知識轉(zhuǎn)移至關(guān)重要。作者借助經(jīng)濟地理學(xué)中幾種不同的模型,用于解釋網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的空間背景及其動力機制:首先,利用重力模型及其擴展和修改來探討網(wǎng)絡(luò)關(guān)系特征;其次,利用數(shù)學(xué)社會學(xué)得到發(fā)展二次分配過程以減少由網(wǎng)絡(luò)依賴造成的偏差;再次,展示了指數(shù)隨機圖模型,這一模型不僅考慮了觀察之間的依賴,也明確考慮了網(wǎng)絡(luò)依賴模型。He[26]通過上海創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)集聚區(qū)對城市及空間和創(chuàng)意經(jīng)濟的關(guān)系和交互進行了實證研究。作者通過動力模型、網(wǎng)絡(luò)、影響的相關(guān)分析解釋了創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)集群在城市中的特定區(qū)域。Kelley[27]認(rèn)為伴隨著掌上信息通訊技術(shù)的廣泛部署,出現(xiàn)了移動互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用的迅速崛起,城市空間的經(jīng)驗可以通過數(shù)字信息的方式來傳遞。作者探討了數(shù)字鴻溝的融合、移動信息通訊技術(shù)新興階級和受不平衡技術(shù)景觀負(fù)面影響的城市社區(qū)。Rietveld[28]認(rèn)為通訊和運輸成本的下降使得很多城市受益。在早期,貨運是城市發(fā)展的主要推動力量;而現(xiàn)在,客運已經(jīng)成最強動因。盡管交通信息技術(shù)代替了一部分物流運輸,但肯定不是全部,城市發(fā)展繼續(xù)依賴高質(zhì)量的交通網(wǎng)絡(luò)。Felsenstein[29]通過研究高科技就業(yè)對城市擴張的影響,提出了空間就業(yè)模式向居住地模式轉(zhuǎn)換的方法,在此基礎(chǔ)上測算了城市住宅用地及非住宅用地的消耗。
城市化的發(fā)展帶動城市建設(shè)和用地范圍的不斷擴張,土地用途日益成為影響城市群績效的重要因素。作為城市群研究的傳統(tǒng)領(lǐng)域,土地利用一直是城市群研究的重點。隨著信息技術(shù)的不斷發(fā)展,近期城市群中土地利用的模式、方法和結(jié)果逐漸進入數(shù)據(jù)化和模型化階段。
Lin等[30]將市區(qū)作為基本研究單位及將城市建設(shè)用地作為研究指標(biāo),建立了概念框架和計算方法,研究了土地城市化進程中的數(shù)量和速度,討論了飛速的城市化進程中城市的空間分布,并在地理信息系統(tǒng)的幫助下檢測了主要土地利用類型的貢獻率和空間異質(zhì)性。并認(rèn)為就中國而言,城市規(guī)模越大土地城市化越快,城市規(guī)模越大工業(yè)用地的驅(qū)動效應(yīng)更明顯;經(jīng)濟發(fā)達地區(qū)土地城市化的主要驅(qū)動力是工業(yè)用地的增長,而在經(jīng)濟欠發(fā)達地區(qū)主要驅(qū)動力為住宅用地。Kumar等[31]分析了印度城市蘭契在1927—2005年間約 80年的擴張情況。利用衛(wèi)星圖像及地形圖來測度這一期間的土地利用的動態(tài)情況。整個 1927—2005年間建筑擴張 473.7%,主要是農(nóng)業(yè)用地伴隨著自然水體的減少,反映了建筑用地擴張的負(fù)面影響。另外研究了人口增長、土地消耗率、土地改造與建筑用地擴張的相關(guān)關(guān)系。
同時,城市群空間結(jié)構(gòu)不斷優(yōu)化、可持續(xù)發(fā)展也是近年來研究的一個重點,并在研究的基礎(chǔ)上制定了很多有利于城市群發(fā)展的管理創(chuàng)新政策。城市群管理創(chuàng)新方面的研究在繼續(xù)拓展管理理念、強化頂層設(shè)計、創(chuàng)新管理手段的基礎(chǔ)上,引入了寬帶技術(shù)、網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、仿真模型等信息技術(shù),推動管理創(chuàng)新走向智能化、精細(xì)化、常態(tài)化和數(shù)據(jù)化。
Kourtit等[32]認(rèn)為城市群的發(fā)展面臨諸如人口結(jié)構(gòu)變化、氣候、經(jīng)濟動蕩、財政赤字等一系列挑戰(zhàn)。要實現(xiàn)提高城市生活質(zhì)量、改善城市條件,不僅需要新的技術(shù),更需要開明的管理模式和管理思維以實現(xiàn)城市群的可持續(xù)發(fā)展。張貞冰[33]認(rèn)為區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展水平是影響城市群發(fā)展的首要因素,政府完善的規(guī)劃、有序的交通設(shè)施有利于推動城市群區(qū)域更為合理。趙璟[34]認(rèn)為采用擴大城市間地價差距、增強風(fēng)險投資、提高教育投入、增強中心城市向周邊城市知識溢出等措施能夠促進城市群經(jīng)濟增長和城市群空間結(jié)構(gòu)優(yōu)化。Waddell等[35]運用 UrbanSim(城市仿真)模型來協(xié)調(diào)交通和土地規(guī)劃。該模型被實現(xiàn)為代表城市系統(tǒng)中的主要參與者和選擇的相互作用的模型組件,其中包括家庭移動、住宅位置、就業(yè)地點商業(yè)選擇、房產(chǎn)開發(fā)的位置和類型的選擇、所有受制于政府交通和土地使用政策方案的影響。
Komninos等[36]“智能塞薩洛尼基”案例研究突出了城市如何采用這種新模式,以及寬帶網(wǎng)絡(luò)、智能城市空間、基于網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用程序和電子服務(wù)的部署如何幫助城市的每一個區(qū)域?qū)崿F(xiàn)其競爭力和可持續(xù)發(fā)展的特定目標(biāo)。Komninos等探討了塞薩洛尼基寬帶基礎(chǔ)設(shè)施和電子服務(wù)的發(fā)展現(xiàn)狀,也探討了一直采用的關(guān)于城市智能環(huán)境和地區(qū)未來發(fā)展的戰(zhàn)略,以及影響這個城市轉(zhuǎn)型的差距和瓶頸。結(jié)論強調(diào),城市治理的新方向是解決一系列挑戰(zhàn):培養(yǎng)數(shù)字素養(yǎng)、在智能環(huán)境中形成創(chuàng)造力、增強城市智慧電子服務(wù)的長期可持續(xù)性商業(yè)模式。
不可否認(rèn),城市群的研究仍有許多需要深入的地方。目前城市群定量研究最為深入的領(lǐng)域是社會物理學(xué)部分,該領(lǐng)域定義了諸多城市群的構(gòu)成要素、運作模型和指標(biāo)體系,形成了各自獨立的城市群論證邏輯,但構(gòu)成要素的合理性并未進行論證,導(dǎo)致城市群模型各異且對城市群內(nèi)部機理研究不足。其次,城市群研究仍集中在機理研究和實證分析部分,對于城市群研究落地的措施和方法研究不足,很多模型仍處在理論探討階段,未能對城市群的發(fā)展起到實際的作用。再次,城市群發(fā)展的體制機制創(chuàng)新研究不足,模型層面缺乏頂層研究、政策層面缺乏配套,對于城市群的自覺發(fā)展和引導(dǎo)作用仍有待提高。
綜上所述,城市群的研究日益深入,已經(jīng)逐步從宏觀層面過渡到中觀層面。隨著中觀層面的研究成熟和深入,城市群研究熱點逐步轉(zhuǎn)向微觀層面,城市群研究更加注重城市群構(gòu)成要素的原子性和交互規(guī)則的獨立性,更加重視對城市群頂層設(shè)計和執(zhí)行政策措施的有效支撐。因此,未來城市群的研究方向主要集中在3個方面:一是以元胞自動機和代理為代表的城市群微觀研究;二是以互聯(lián)網(wǎng)和大數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)的新經(jīng)濟城市群研究;三是城市群宏觀戰(zhàn)略、政策和制度保障體系研究與措施的量化分析與推理。
[1]E·霍華德. 明日的田園城市[M]. 北京:商務(wù)印書館,2000.
[2]Geddes P.Cities in Evolution[M]. London:Williams &Norgate,1915.
[3]Gottman J. Megalopolis:The urbanization of the northeastern seaboard of the United States [J].Economic Geography,1957,33(7):31-40.
[4]姚士謀. 中國城市群[M]. 合肥:中國科技大學(xué)出版社,1992.
[5]顧朝林. 中國城鎮(zhèn)體系[M]. 北京:商務(wù)印書館,1995.
[6]王偉. 中國三大城市群空間結(jié)構(gòu)及其集合能效研究[D]. 上海:同濟大學(xué),2008:1-177.
[7]Kaufmann A. Patterns of innovation relations in metropolitan regions:The case of the Vienna urban region[J].The Annals of Regional Science,2007,41(3):646-650.
[8]Audretsch D,F(xiàn)alck O,Heblich S. Who’s got the aces up his sleeve? Functional specialization of cities and entrepreneurship[J].The Annals of Regional Science,2011,46(3):621-636.
[9]Qin G,Zhang P Y,Jiao B. Formation mechanism and spatial pattern of urban agglomeration in central Jilin of China[J].Chinese Geographical Science,2006,16(2):154-159.
[10]Qi W F,F(xiàn)ang C L,Song J T. Measurement and spatial distribution of urban agglomeration industrial compactness in China[J].Chinese Geographical Science,2008,18(4):291-299.
[11]Deng Y,Liu S,Wang L,et al. Field modeling method for identifying urban sphere of influence:A case study on Central China[J].Chinese Geographical Science,2010,20(4):353-362.
[12]Wang D L,F(xiàn)ang C L,Gao B Y,et al. Measurement and spatio-temporal distribution of urbanization development quality of urban agglomeration in China[J].Chinese Geographical Science,2011,21(6):695-707.
[13]Wang J,F(xiàn)ang C L,Wang Z B. Advantages and dynamics of urban agglomeration development on Yangtze River Delta[J].Journal of Geographical Sciences,2012,22(3):521-534.
[14]牛方曲,劉衛(wèi)東,宋濤,等. 城市群多層次空間結(jié)構(gòu)分析算法及其應(yīng)用——以京津冀城市群為例[J]. 地理研究,2015,34(8):1447-1460.
[15]張倩,胡云鋒,劉紀(jì)遠,等. 基于交通、人口和經(jīng)濟的中國城市群識別[J]. 地理學(xué)報,2011,66(6):761-770.
[16]Manzato G G,Rodrigues da Silva A N. Spatial-temporal combination of variables for monitoring changes in metropolitan areas[J].Applied Spatial Analysis and Policy,2010,3(1):25-44.
[17]Wang J F,Liu X H,Peng L,et al. Cities evolution tree and applications to predicting urban growth[J].Population and Environment,2012,33(2-3):186-201.
[18]Castells-Quintana D,Royuela V. Are increasing urbanisation and inequalities symptoms of growth?[J].Applied Spatial Analysis and Policy,2015,8(3):1-18.
[19]Lee C I. Agglomeration,search frictions and growth of cities in developing economies[J].Annals of Regional Science,2015,55(2):421-451.
[20]Ke S Z. Agglomeration,productivity,and spatial spillovers across Chinese cities[J].Annals of Regional Science,2010,45(1):157-179.
[21]Andersson M , L??f H. Agglomeration and productivity:Evidence from firm-level data[J].The Annals of Regional Science,2011,46(3):601-620.
[22]Sanfilippo M,Seric A. Spillovers from agglomerations and inward FDI:A multilevel analysis on sub-Saharan African firms[J].Review of World Economics,2016,152(1):147-176.
[23]Oya M,Uda R,Yasunobu C.Towards Sustainable Society on Ubiquitous Networks[M]. Laxenburg:The International Federation for Information Processing,2008:286.
[24]Tanabe M,Peter van den Besselaar,Ishida T.Digital Cities II:Computational and Sociological Approaches[M]. NewYork:Springer International Publishing,2002:2362.
[25]Broekel T,Balland P A,Burger M,et al. Modeling knowledge networks in economic geography:A discussion of four methods[J].The Annals of RegionalScience,2014,53(2):423-452.
[26]He J L.Creative Industry District:An Analysis of Dynamics,Networks and Implications on Creative Clusters in Shanghai[M]. New York:Springer International Publishing,2014.
[27]Kelley M J. Urban experience takes an informational turn:mobile internet usage and the unevenness of geosocial activity[J].GeoJournal,2014,79(1):15-29.
[28]Rietveld P. Flying carpets and urban development trajectories[J].Applied Spatial Analysis and Policy,2015,8(3):217-230.
[29]Felsenstein D. Do high technology agglomerations encourage urban sprawl?[J]The Annals of Regional Science,2002,36(4):663-682.
[30]Lin X Q,Wang Y,Wang S J,et al. Spatial differences and driving forces of land urbanization in China[J].Journal of Geographical Sciences,2015,25(5):545-558.
[31]Kumar A,Pandey A C,Hoda N,et al. Evaluating the long-term urban expansion of Ranchi urban agglomeration,India using geospatial technology[J].Journal of the Indian Society of Remote Sensing,2011,39(2):213-224.
[32]Kourtit K,Nijkamp P,Partridge M D. Challenges of the new urban world [J].Applied Spatial Analysis and Policy,2015,8(3):199-215.
[33]張貞冰,陳銀蓉,趙亮,等. 基于中心地理論的中國城市群空間自組織演化解析[J]. 經(jīng)濟地理,2014,34(7):44-51.
[34]趙璟,黨興華. 城市群空間結(jié)構(gòu)演進與經(jīng)濟增長耦合關(guān)系系統(tǒng)動力學(xué)仿真[J]. 系統(tǒng)管理學(xué)報,2012,21(4):444-451.
[35]Waddell P,Borning A,Noth M,et al. Microsimulation of urban development and location choices:Design and implementation of UrbanSim[J].Networks and Spatial Economics,2003,3(1):43-67.
[36]Komninos N,Tsarchopoulos P. Toward intelligent Thessaloniki:From an agglomeration of Apps to Smart districts[J].Journal of the Knowledge Economy,2013,4(2):149-168.